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Amazon Aurora 내부 들여다보기(3) – 쿼럼 집합을 이용한 비용 절감 방법 이 글은 AWS Database Blog의 Amazon Aurora Under the Hood: Reducing Costs Using Quorum Sets 의 한국어 번역으로 AWS코리아의 김준형 솔루션즈 아키텍트가 번역해 주셨습니다. 이 글은 Amazon Aurora가 쿼럼을 사용하는 방법을 설명하는 4부작 중 세 번째 글입니다. 이 글을 읽으시는 분들 중 분산 시스템을 설계할 때 이 시리즈가 유용한 정보가 되기를 바랍니다. 세번째 글에서는 쿼럼 시스템에서 비용을 관리하는 방법에 대해 설명합니다. Aurora가 3개의 가용 영역 (AZ)에 걸쳐 6개의 쿼럼을 사용하며, 6개의 복사본 중 4개를 쓰기에 사용하고 6개의 복사본 중 3 개를 읽기/복구를 위해 사용한다는 점에 나타날 수 있는 문제를 살펴보고 있습니다. 이 시리즈의 첫 번째 글에서는 왜 6개가 필요한 최소 복사본 수인지에 대해 설명했습니다. 두 번째 글에서는 쓰기와 읽기 작업 중 쿼럼의 성능 저하를 피하는 방법을 설명했습니다. 그러나, 여전히 많은 데이터 사본이 있으며 비용이 들어갑니다. 그럼에도 불구하고 Amazon Aurora의 [ more… ]

Amazon Aurora 내부 들여다보기(2) – 쿼럼 읽기 및 상태 변경 이 글은 AWS Database Blog의 Amazon Aurora Under the Hood: Quorum Reads and Mutating State의 한국어 번역으로 AWS코리아의 최유정 솔루션즈 아키텍트가 번역해 주셨습니다. 지난 글에서 쿼럼 모델 적용 시 이점에 대해 설명했습니다. 특히 지연 시간이 비정상적으로 늘어나거나, 짧은 시간 동안 이용 불가능 한 경우 또는 장기간의 디스크 및 노드 손실의 경우, 쿼럼 모델을 적용한 시스템이 얼마나 복원력이 뛰어난 지에 대해 알아보았습니다. 이 시점에서 한 가지 의문이 들 수 있습니다—쿼럼이 그렇게 훌륭한 모델이라면, 왜 다른 시스템이 이를 사용하지 않을까요? 쿼럼 시스템 읽기 속도 지연
 한 가지 이슈는 쿼럼 시스템에서 읽기 속도가 느려진다는 것입니다. 쿼럼 모델은 읽기 쿼럼과 쓰기 쿼럼에 최소한 하나의 구성원이 중첩 되야 합니다. 6개의 쿼럼을 갖는 Amazon Aurora 와 같은 시스템에서는 4개의 중복된 쓰기 쿼럼을 보장하기 위해 3개의 데이터 사본을 읽어야 합니다. 이는 비효율적입니다. 보통 데이터베이스 페이지를 읽을 때 [ more… ]